TensorFlow機械学習クックブック : Pythonベースの活用レシピ60+
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TensorFlow機械学習クックブック : Pythonベースの活用レシピ60+
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インプレス, 2017.8
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TensorFlow機械学習クックブック : Pythonベースの活用レシピ60+
TensorFlow machine learning cookbook
TensorFlow : 機械学習クックブック : Pythonベースの活用レシピ60+
TensorFlow機械学習クックブック : Pythonベースの活用レシピ60+
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TensorFlow キカイ ガクシュウ クックブック : Python ベース ノ カツヨウ レシピ 60+
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University of Tsukuba Library, Library on Library and Information Science
007.13-Ma1310017009072
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Institute of Materials and Systems for Sustainability, Nagoya University未来材料研
007.13||Mc11992688
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Agriculture, Forestry and Fisheries Research Information Technology Center (AFFRIT)
007.13||Mcc||029145310000624233
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Note
原著 (Packt Pub., c2017) の翻訳
参考文献あり
索引: p351-359
Description and Table of Contents
Description
Table of Contents
- 第1章 TensorFlowの仕組みと基本事項を押さえる
- 第2章 TensorFlowスタイル—演算/層の追加、損失関数やモデル評価などの実装
- 第3章 線形回帰—逆行列/分解法からロジスティック回帰まで
- 第4章 サポートベクトルマシン—線形SVMの操作・次元縮約、非線形SVM/多クラスSVMの実装など
- 第5章 最近傍法—編集距離、距離関数の組み合わせ、最近傍法の画像認識など
- 第6章 ニューラルネットワーク—論理ゲート、単層/多層ニューラルネットワークの実装など
- 第7章 自然言語処理—BoW/TF‐IDF/スキップグラム/CBOWなど
- 第8章 畳み込みニューラルネットワーク—単純なCNN/高度なCNN/モデルの再トレーニングなど
- 第9章 リカレントニューラルネットワーク—LSTM/Sequence‐to‐Sequence/Siamese Similarity法
- 第10章 TensorFlowを運用環境で使用する
- 第11章 TensorFlowをさらに活用する—遺伝的アルゴリズム/連立常微分方程式など
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